Crux Labs تجمع أكثر من 6 ملايين دولار لتحويل الخبرة المؤسسية إلى وكلاء ذكاء اصطناعي أفضل

قد يتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من إنجاز مهمة، ومع ذلك يتخذ قرارًا يرفضه موظف ذو خبرة. وغالبًا ما تكمن الصعوبة في فهم القواعد غير المكتوبة: متى ينبغي طرح سؤال آخر، ومتى يجب تصعيد الأمر، وما الذي يُعد نتيجة جيدة بالنسبة إلى شركة بعينها.

Crux Labs تطوّر منصة تحوّل هذه الخبرة إلى عملية مستمرة لتقييم وكلاء المؤسسات وتحسينهم. وخرجت الشركة الناشئة، ومقرها نيويورك، من مرحلة التخفي بعد جمع أكثر من 6 ملايين دولار في جولة تمويل تجاوزت الاكتتاب، شارك في قيادتها كل من Benchstrength وMisneach، بمشاركة Analog Ventures وPareto Holdings.

تعتزم الشركة استخدام التمويل لتوسيع فرق البحث والهندسة وتسريع نشر منتجاتها لدى المؤسسات. وتراهن أساسًا على حاجة الشركات إلى أنظمة تقييم تُعاير وفقًا لخبرة خبرائها، وترتبط فيها السلوكيات أثناء التشغيل الفعلي بحلقة تغذية راجعة تقود إلى إجراء تغييرات على الوكلاء أنفسهم.

لماذا لا تعد سجلات الوكلاء سوى نقطة البداية

تساعد قابلية رصد الوكلاء الفرق على فحص ما نفّذه النظام: تسلسل الرسائل واستدعاءات الأدوات والخطوات الأخرى التي جرت خلال التفاعل. وتكون هذه السجلات قيّمة عند حدوث مشكلة. لكن تحديد ما إذا كان التفاعل جيدًا بما يكفي يتطلب معايير تعكس طبيعة المهمة ومتطلبات الشركة.

ترى Crux أن المراجعة اليدوية لا تستطيع مواكبة عمليات النشر واسعة النطاق. ويصف إعلانها فرقًا لا تفحص سوى 1% من سجلات تفاعلات الوكلاء، ما يترك جزءًا كبيرًا من بقية حركة المرور خارج نطاق الفحص المباشر. وهذا الرقم هو وصف الشركة للمشكلة، وليس نتيجة مسح منشور يشمل القطاع بأكمله.

قد تكون العينة محدودة على نحو خاص عندما تكون الإخفاقات المهمة نادرة. فقد يتصرف الوكيل بشكل مقبول في الحالات الشائعة، لكنه يواجه صعوبة في التعامل مع حالة استثنائية يتعرف إليها الموظفون ذوو الخبرة فورًا. ويتمثل التحدي في تحويل هذا الإدراك إلى تقييم يمكن تطبيقه باتساق على مجموعة أكبر بكثير من التفاعلات.

ترى Crux أن الفرصة تكمن في الربط بين أصحاب الخبرة في المجال والمهندسين الذين يطوّرون الوكيل. يستطيع خبراء المجال شرح شكل التفاعل الناجح، لكن لا بد من تحويل هذا الفهم إلى جزء قابل للتكرار من طريقة قياس النظام وتحسينه.

استخلاص الخبرة ومعايرة التقييمات

تصف Crux سير عمل يبدأ داخل الأدوات والعمليات التي تستخدمها الشركة بالفعل. إذ تستخلص وكلاؤها أحكام الخبراء وتستخدمها لمعايرة تقييمات مخصصة. وتدعم هذه التقييمات بعد ذلك مراقبة الأنظمة في بيئة الإنتاج وإصدار التنبيهات، فيما تسهم النتائج في تحسينات لاحقة للوكلاء.

وتكتسب خطوة المعايرة أهمية كبيرة. فقد يكافئ تقييم عام إجابة سلسة، رغم أنها لا تلبي متطلبًا خاصًا بالشركة. أما التقييم المستند إلى أحكام الخبراء، فمن المفترض أن يميز بين إجابة تبدو صحيحة وأخرى تلبي توقعات المؤسسة.

قالت جولي خيفتس، الشريكة المؤسسة والرئيسة التنفيذية لـCrux: «تجيد الوكلاء تحقيق الأهداف، لكنها لا تملك إمكانية الوصول إلى سنوات من القواعد الاستدلالية التي جمعناها نحن البشر في أذهاننا. وتساعد Crux كل مؤسسة على استخلاص هذه الخبرة واستخدامها لتحسين وكلائها بسرعة».

والنتيجة المنشودة هي عملية تقييم متجددة تعكس ما يتعلمه الخبراء من التفاعلات الفعلية. وعندما تظهر أنماط جديدة من الإخفاق، تتمكن المؤسسة من إدماج هذه المعرفة في طريقة تقييمها للسلوك مستقبلًا، بدلًا من تركها مبعثرة في تذاكر الدعم وأذهان المراجعين الأفراد.

مراقبة مجمل حركة المرور في بيئة الإنتاج

تقول Crux إن تقييماتها المخصصة مُحسّنة للمراقبة وإصدار التنبيهات في الوقت الفعلي عبر 100% من حركة المرور في بيئة الإنتاج. وهذا ادعاء يتعلق بالتغطية، أي تطبيق التقييم على مجمل حركة المرور. ولا يعني ذلك أن التقييمات تكشف كل إخفاق محتمل أو تتطابق تمامًا مع أحكام الخبراء البشر.

ويكتسب هذا التمييز أهمية لأن التقييم الآلي ينطوي بدوره على تحديات قياس. فحتى النظام الذي يراجع كل تفاعل قد يفوّت سلوكًا مهمًا إذا كانت معاييره غير مكتملة. لذلك، تُعد معايرة هذه المعايير بالاستناد إلى خبرة المجال عنصرًا أساسيًا في طرح Crux، وليست خطوة اختيارية تسبق بدء المراقبة.

وتقول الشركة أيضًا إن نتائج التقييم تقود إلى تحسينات تُنشر في بيئة الإنتاج. لكن إعلانها لا يوضح أي أجزاء من هذه العملية تُغيّر المطالبات أو السياسات أو النماذج أو غيرها من المكونات، ولا كيفية التعامل مع موافقة العملاء. وما كُشف عنه هو خدمة متكاملة للتقييم والتحسين، لا تقنية محددة لتدريب النماذج.

فريق تأسيسي ذو خبرة في الذكاء الاصطناعي للمؤسسات

التقت خيفتس بالشريك المؤسس والمدير التقني كريشنا كولكارني في Princeton University. وتمتلك خيفتس خبرة تمتد لعقد في نشر الذكاء الاصطناعي في قطاعات معقدة، تشمل قيادة عمليات Tractable AI في أمريكا الشمالية والعمل رئيسةً تنفيذيةً لشركة Block Renovation.

سبق لكولكارني أن قاد هندسة العلامة التجارية في Meta، وطوّر منتجات للذكاء الاصطناعي في Checkr، وأسهم في توسيع Healthify من الصفر إلى 20 مليون مريض، بحسب الشركة. وتعمل Crux على بناء فريق من الباحثين والمهندسين يركّز على تقييم الوكلاء وتحسينهم.

قال كولكارني: «تعرف الفرق الهندسية كيف تبني وكلاء الذكاء الاصطناعي، ويعرف خبراء المجال كيف يبدو النجاح، لكن المؤسسات تفتقر إلى حلقة الوصل بين الطرفين. تحوّل Crux الخبرات المتخصصة إلى تحسين مستمر للوكلاء، بما يتيح للمهندسين بناء وكلاء متوافقين فعليًا مع أهداف الأعمال».

وتفيد الشركة بأنها حققت زخمًا مبكرًا لدى شركات مدرجة ضمن قائمة Fortune 500 وشركات سريعة النمو في قطاعات الرعاية الصحية والأمن السيبراني والخدمات المالية وغيرها من القطاعات المعقدة. لكنها لم تكشف في الإعلان عن أسماء عملائها أو إيراداتها أو أعداد عمليات النشر أو التحسينات التي جرى قياسها.

المبررات التجارية للتقييم المخصص لكل شركة

تطرح Crux نفسها بوصفها معادلًا لفريق متخصص في تقييم الوكلاء وتحسينهم داخل المؤسسة. وتتمثل الحجة التجارية في أن يقضي موظفو المنتجات والهندسة وقتًا أقل في إعداد إجراءات المراجعة وتشخيص الإخفاقات المتكررة، بينما تتاح للخبراء وسيلة عملية للتأثير في الأنظمة التي تمثل أعمال الشركة.

ويتجلى الطلب على الخبرات المتخصصة أيضًا في منصة iMerit لتدريب الذكاء الاصطناعي وتقييمه بإشراف الخبراء، حيث يشكل تنظيم ملاحظات المختصين جزءًا من سير العمل المخصص لتحسين النماذج.

بالنسبة إلى المستثمرين، ترتبط الفرصة بما يحدث بعد تشغيل الوكلاء في بيئة الإنتاج. فبناء وكيل يخلق حاجة جديدة إلى قياس سلوكه باستمرار، وتحديد جوانب قصوره، وتحسينه من دون إغفال معايير المؤسسة.

سيساعد التمويل الذي حصلت عليه Crux في اختبار مدى إمكانية تنفيذ هذه العملية بموثوقية لدى عملاء تختلف تعريفاتهم للنجاح. وطرح الشركة واضح: ينبغي أن يصبح ما يمتلكه أفضل موظفي الشركة من حسن تقدير جزءًا من طريقة تقييم وكلائها، وأن تؤدي هذه التقييمات إلى سلوك أفضل في بيئة الإنتاج. تتوفر معلومات إضافية لدى Crux Labs.